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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 支持向量機

基于BSM1的硝態(tài)氮濃度辨識建模

  •   俞方罡,秦 斌(湖南工業(yè)大學(xué),湖南 株洲 412000)  摘? 要:污水處理過(guò)程復雜多樣,為方便研究工作,根據基準仿真1號模型(Benchmark Simulation Modelno.1,BSM1)搭建simulink仿真模型。由于控制溶解氧和硝態(tài)氮濃度的穩定是污水處理過(guò)程的關(guān)鍵,所以針對傳統PI控制對大滯后非線(xiàn)性系統中硝態(tài)氮濃度控制性能低以及系統運行速度慢的問(wèn)題,利用極限學(xué)習機(ELM)和支持向量機(SVM)的預測能力對硝態(tài)氮濃度進(jìn)行模型辨識和比較。結果證明,在數據量較少的情況下,支持向量機(S
  • 關(guān)鍵字: 202002  污水處理  極限學(xué)習機  支持向量機  MATLAB仿真  

基于SVM的永磁無(wú)刷直流電機無(wú)位置傳感器控制

  •   孫希鳳,秦斌,王欣(湖南工業(yè)大學(xué),湖南?株洲?412000)  摘?要:由于傳統帶位置傳感器直流電機容易受到外界的影響、體積較大且電機運行時(shí)電刷與換向器摩擦造成損耗會(huì )減少電機壽命,為了減小位置傳感器對電機的影響,針對永磁無(wú)刷直流電機的位置檢測問(wèn)題,提出了基于支持向量機的永磁無(wú)刷直流電機無(wú)位置傳感器控制方法。采集直流電機電壓值電流值作為支持向量機的輸入,功率器件開(kāi)關(guān)狀態(tài)變量作為輸出,對模型進(jìn)行訓練,得到支持向量機的模型初始參數。然后將訓練好的模型參數應用到直流電機中進(jìn)行仿真,并與極限學(xué)習機仿真結果進(jìn)行對
  • 關(guān)鍵字: 202001  直流電機  支持向量機  位置檢測  BLDC  

噪聲背景下環(huán)境聲音識別研究

  •   曾金芳,白冰,徐林濤(湘潭大學(xué)物理與光電工程學(xué)院,湖南?湘潭?411105)  摘?要:針對低信噪比下的環(huán)境聲音識別效果不佳的情況,提出一種不同信噪比背景下的環(huán)境聲音識別方法?! ∫再が斖?Gammatone)變換的譜圖為對象提取特征,生成灰度頻譜圖后映射成3種單色圖,分別提取各單色圖的扇形投影特征,在對得到的各方向的投影特征進(jìn)行離散小波變換得到特征矩陣,并結合改進(jìn)的最小均方誤差(IMMSE)聲音增強算法作為前端處理以減小噪聲干擾,最后,利用支持向量機對帶噪聲音進(jìn)行分類(lèi)識別。實(shí)驗結果表明:在-5dB的
  • 關(guān)鍵字: 201909  最小均方誤差  聲音識別  聲音增強  譜圖特征  扇形投影  支持向量機  

一種基于支持向量機的車(chē)型自動(dòng)分類(lèi)器設計方案

  • 提出一種基于支持向量機理論的車(chē)型分類(lèi)器的設計方案。通過(guò)對實(shí)際車(chē)輛的圖像采集、處理和分析,獲取所需樣本數據。采用有導師訓練方法訓練三個(gè)支持向量機識別器,使用測試樣本對訓練出的識別器進(jìn)行性能測試。最后將三個(gè)識別器與表決器結合得到車(chē)型分類(lèi)器。
  • 關(guān)鍵字: 支持向量機  智能交通  地感線(xiàn)圈  

基于RNS和SVM的斷路器故障診斷研究

  • 針對高壓斷路器故障樣本難以獲取等問(wèn)題,在研究了其機械特性的基礎上,本文提出了一種基于實(shí)數陰性選擇法(RNS)和支持向量機(SVM)的兩級分類(lèi)器診斷方法。建立分類(lèi)器的數學(xué)模型。通過(guò)實(shí)數陰性選擇算法產(chǎn)生檢測器,進(jìn)行第一次分類(lèi),對不屬于檢測器的數據導入二次分類(lèi)器,進(jìn)行二級分類(lèi)。實(shí)驗表明,基于實(shí)數陰性算法和支持向量機算法相結合的斷路器故障診斷算法,對斷路器的多種故障都能夠有效地分類(lèi),提高了斷路器故障診斷的準確率和速度。
  • 關(guān)鍵字: 實(shí)數陰性選擇法  支持向量機  斷路器  故障診斷  

基于A(yíng)RM的文本獨立筆跡鑒別系統設計

  • 基于A(yíng)RM的文本獨立筆跡鑒別系統設計, 筆跡,是具有個(gè)人特征的書(shū)寫(xiě)文字符號的形象系統,與個(gè)人書(shū)寫(xiě)習慣有密切聯(lián)系。利用計算機進(jìn)行個(gè)人筆跡鑒別,是模式識別的分支問(wèn)題,是通過(guò)分析比較不同人筆跡的書(shū)寫(xiě)風(fēng)格來(lái)判斷書(shū)寫(xiě)者身份的一種技術(shù)方法。文本獨立(Te
  • 關(guān)鍵字: 文本獨立  筆跡鑒別  Gabor變換  支持向量機  

基于支持向量機的聯(lián)機手寫(xiě)識別

  • 電子產(chǎn)品世界,為電子工程師提供全面的電子產(chǎn)品信息和行業(yè)解決方案,是電子工程師的技術(shù)中心和交流中心,是電子產(chǎn)品的市場(chǎng)中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網(wǎng)絡(luò )家園
  • 關(guān)鍵字: 聯(lián)機手寫(xiě)識別  GDTW核函數  支持向量機  

基于自適應提升小波變換的電能質(zhì)量檢測節點(diǎn)

基于支持向量機的沼氣中CH4濃度預測

  • 摘要:組建了沼氣檢測的實(shí)驗系統,采用國家標準混合氣獲取大量的濃度標定數據,分析了目前廣泛應用的甲烷濃度預測算法及影響預測結果的因素,討論了支持向量機在CH4濃度預測中的應用,在此基礎上研究了將多通道探測器
  • 關(guān)鍵字: CH4  支持向量機  濃度預測    

基于支持向量機的無(wú)人機視覺(jué)障礙檢測

  • 摘要:自主障礙檢測與回避是無(wú)人機低高度飛行時(shí)保障其生存性的一項關(guān)鍵技術(shù),有重要的研究意義。通過(guò)對機器視覺(jué)原理的研究,考慮到支持向量機方法能同時(shí)減小匹配難度和計算量,實(shí)時(shí)性能、泛化性能良好,故采用該方法
  • 關(guān)鍵字: 支持向量機  無(wú)人機  檢測    

基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機特征選擇

  • 針對支持向量機在分類(lèi)過(guò)程中的特征選擇問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的遺傳算法。在演化進(jìn)程中運用Meteopolis準則通過(guò)合理選群來(lái)防止進(jìn)化陷入局部極值區域。最后針對UCI數據庫中的數據,通過(guò)將該算法與其他幾種方法進(jìn)行了比較,證明了本文算法具有較優(yōu)的特征選擇效果,并已成功應用在基于支持向量機的數字電路板故障診斷中。
  • 關(guān)鍵字: 支持向量機  互敏感度信息量  獨立敏感度信息量  自適應變異率  Meteopolis準則  201001  

基于支持向量機的車(chē)牌定位方法

  • 1 引 言
    智能交通系統是一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域,受到日益廣泛的關(guān)注。車(chē)牌識別系統(LPR)是計算機視覺(jué)、模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的一個(gè)重要應用,包括車(chē)牌定位、車(chē)牌字符分割、字符識別三部分。其中車(chē)牌定位是
  • 關(guān)鍵字: 支持向量機  車(chē)牌定位  方法    
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支持向量機介紹

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